{"course":{"productid":36003,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Developing Applications using GitHub Copilot","productcode":"DGHCI","vendorcode":"IC","vendorname":"Innovator Class","fullproductcode":"IC-DGHCI","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/innovator-dghci","audience":"<p>Entwickler<\/p>","contents":"<h5>GitHub Copilot Einf&uuml;hrung<\/h5><ul>\n<li>&Uuml;bersicht GitHub Copilot<\/li><li>Aktivieren und Konfigurieren der Funktion &uuml;ber Einstellung<\/li><li>Prompt Engineering &amp; wiederverwendbare Prompts<\/li><li>Fragen, Bearbeiten &amp; Agent-Modus vs. Coding Agent<\/li><li>AI-Modellvergleich<\/li><\/ul><h5>Code mit GitHub Copilot generieren<\/h5><ul>\n<li>Inline-Code-Generierung und Vorschl&auml;ge<\/li><li>Den Kontext verstehen und nutzen<\/li><li>Chat-Teilnehmer &amp; Slash-Befehle<\/li><li>Bearbeitungen mehrerer Dateien meistern<\/li><li>Einbindung von Code aus Online-Ressourcen<\/li><li>&Uuml;berschreiben von LLM-Daten durch Anweisungen<\/li><\/ul><h5>Verwendung und Erweiterung des Agentenmodus<\/h5><ul>\n<li>Github Copilot Agent Mode &Uuml;bersicht &amp; Best Practice<\/li><li>Agentbezogene Einstellungen<\/li><li>Hinzuf&uuml;gen von Werkzeugen mit dem Model Context Protocol (MCP)<\/li><li>Verwalten von Werkzeuggenehmigungen<\/li><li>Benutzerdefinierte Modelle verwenden<\/li><\/ul><h5>Refaktorierung, Fehlerbehebung und Verringerung sich wiederholender Aufgaben<\/h5><ul>\n<li>Semantische Suche &amp; Codeerl&auml;uterung<\/li><li>Verwendung von Denkmodellen f&uuml;r die Optimierung von Architektur und Code<\/li><li>Screenshots und Vision zur Fehlerbehebung verwenden<\/li><li>Implementierung von Anweisungen f&uuml;r sich wiederholende Aufgaben<\/li><\/ul><h5>Testen mit Copilot<\/h5><ul>\n<li>Implementierung von Unit-Tests<\/li><li>Behebung von Testfehlern<\/li><li>Integrationstests mit Playwright MCP<\/li><\/ul><h5>Copilot f&uuml;r die Dokumentation verwenden<\/h5><ul>\n<li>Code Comments<\/li><li>Markdown-Dokumentation generieren<\/li><li>Erstellen von Mermaid-Architektur-Diagrammen<\/li><\/ul><h5>Copilot f&uuml;r Git &amp; Versionskontrolle<\/h5><ul>\n<li>Effektive Commit-Nachrichten, Pull Requests<\/li><li>Verwendung von Code Reviews<\/li><li>Aufl&ouml;sen von Konflikten bei der Zusammenf&uuml;hrung<\/li><li>Erstellen von DevContainern und CodeSpaces<\/li><li>Verwendung des GitHub MCP<\/li><\/ul><h5>Asynchrone Entwicklung mit Coding Agent<\/h5><ul>\n<li>&Uuml;bersicht und Lizenzierung von Coding Agent<\/li><li>Konsistente Umgebungen mit DevContainern<\/li><li>Unit Testing f&uuml;r die Ergebnisvalidierung einrichten<\/li><li>Optimierung von DevOps-Pipelines und -Ausl&ouml;sern<\/li><li>Delegieren von Aufgaben an den Kodierungsagenten mit Hilfe von Issues<\/li><li>Best Practices f&uuml;r Pull-Anforderungen und &Uuml;berpr&uuml;fungsabl&auml;ufe<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/innovator-dghci\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Dieser umfassende eint&auml;gige Online-Kurs &quot;Developing Applications using GitHub Copilot&quot; soll Entwicklern dabei helfen, die KI-unterst&uuml;tzten Entwicklungsfunktionen von GitHub Copilot in vollem Umfang f&uuml;r die Produktivit&auml;t und Codequalit&auml;t in der Praxis zu nutzen. Der Kurs beginnt mit der Konfiguration von Copilot, dem Prompt-Engineering und der Modellauswahl und geht dann zur praktischen Codegenerierung, der Bearbeitung mehrerer Dateien und der Verwendung von Kontext- und Chatfunktionen f&uuml;r eine effiziente Entwicklung &uuml;ber.<\/p>\n<p>Sie lernen, wie Sie Copilot f&uuml;r fortgeschrittenes Refactoring, Fehlerbehebung und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben nutzen k&ouml;nnen, und wie Sie Copilot f&uuml;r eine bessere Zusammenarbeit in die Workflows der Versionskontrolle integrieren. Der Kurs behandelt die Erstellung hochwertiger Dokumentation, einschliesslich Codekommentaren und Architekturdiagrammen mit Mermaid, und untersucht die M&ouml;glichkeiten von Copilot f&uuml;r Unit- und Integrationstests mit Playwright MCP.<\/p>\n<p>Ein H&ouml;hepunkt des Kurses ist das Modul &quot;Asynchrone Entwicklung mit Coding Agent&quot;, das zeigt, wie man mit den Agentenfunktionen von Copilot Aufgaben sicher delegiert, Tests automatisiert und Pull-Request-Workflows rationalisiert. W&auml;hrend des gesamten Kurses werden Sie mit Beispielcode in Python, TypeScript, .NET und Java arbeiten, wobei die Konzepte auf jede Sprache anwendbar sind. Cloud- und DevContainer-Szenarien sind enthalten, um konsistente, moderne Entwicklungsumgebungen zu gew&auml;hrleisten.<\/p>","audience_plain":"Entwickler","contents_plain":"GitHub Copilot Einf\u00fchrung\n\n\n- \u00dcbersicht GitHub Copilot\n- Aktivieren und Konfigurieren der Funktion \u00fcber Einstellung\n- Prompt Engineering & wiederverwendbare Prompts\n- Fragen, Bearbeiten & Agent-Modus vs. Coding Agent\n- AI-Modellvergleich\nCode mit GitHub Copilot generieren\n\n\n- Inline-Code-Generierung und Vorschl\u00e4ge\n- Den Kontext verstehen und nutzen\n- Chat-Teilnehmer & Slash-Befehle\n- Bearbeitungen mehrerer Dateien meistern\n- Einbindung von Code aus Online-Ressourcen\n- \u00dcberschreiben von LLM-Daten durch Anweisungen\nVerwendung und Erweiterung des Agentenmodus\n\n\n- Github Copilot Agent Mode \u00dcbersicht & Best Practice\n- Agentbezogene Einstellungen\n- Hinzuf\u00fcgen von Werkzeugen mit dem Model Context Protocol (MCP)\n- Verwalten von Werkzeuggenehmigungen\n- Benutzerdefinierte Modelle verwenden\nRefaktorierung, Fehlerbehebung und Verringerung sich wiederholender Aufgaben\n\n\n- Semantische Suche & Codeerl\u00e4uterung\n- Verwendung von Denkmodellen f\u00fcr die Optimierung von Architektur und Code\n- Screenshots und Vision zur Fehlerbehebung verwenden\n- Implementierung von Anweisungen f\u00fcr sich wiederholende Aufgaben\nTesten mit Copilot\n\n\n- Implementierung von Unit-Tests\n- Behebung von Testfehlern\n- Integrationstests mit Playwright MCP\nCopilot f\u00fcr die Dokumentation verwenden\n\n\n- Code Comments\n- Markdown-Dokumentation generieren\n- Erstellen von Mermaid-Architektur-Diagrammen\nCopilot f\u00fcr Git & Versionskontrolle\n\n\n- Effektive Commit-Nachrichten, Pull Requests\n- Verwendung von Code Reviews\n- Aufl\u00f6sen von Konflikten bei der Zusammenf\u00fchrung\n- Erstellen von DevContainern und CodeSpaces\n- Verwendung des GitHub MCP\nAsynchrone Entwicklung mit Coding Agent\n\n\n- \u00dcbersicht und Lizenzierung von Coding Agent\n- Konsistente Umgebungen mit DevContainern\n- Unit Testing f\u00fcr die Ergebnisvalidierung einrichten\n- Optimierung von DevOps-Pipelines und -Ausl\u00f6sern\n- Delegieren von Aufgaben an den Kodierungsagenten mit Hilfe von Issues\n- Best Practices f\u00fcr Pull-Anforderungen und \u00dcberpr\u00fcfungsabl\u00e4ufe","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Dieser umfassende eint\u00e4gige Online-Kurs \"Developing Applications using GitHub Copilot\" soll Entwicklern dabei helfen, die KI-unterst\u00fctzten Entwicklungsfunktionen von GitHub Copilot in vollem Umfang f\u00fcr die Produktivit\u00e4t und Codequalit\u00e4t in der Praxis zu nutzen. Der Kurs beginnt mit der Konfiguration von Copilot, dem Prompt-Engineering und der Modellauswahl und geht dann zur praktischen Codegenerierung, der Bearbeitung mehrerer Dateien und der Verwendung von Kontext- und Chatfunktionen f\u00fcr eine effiziente Entwicklung \u00fcber.\n\nSie lernen, wie Sie Copilot f\u00fcr fortgeschrittenes Refactoring, Fehlerbehebung und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben nutzen k\u00f6nnen, und wie Sie Copilot f\u00fcr eine bessere Zusammenarbeit in die Workflows der Versionskontrolle integrieren. 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